查看手写数字数据集的相关情况，采用逻辑回归进行分类，并比较真实值与预测值的差异，并进行准确率的评分，将实现代码写入下面的方格。

查看手写数字数据集，通常会使用MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据集，这是一个非常经典的手写数字识别数据集，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。对于逻辑回归分类，虽然它更适合处理连续型数据，但在二分类问题上可以用于简单线性分类。

首先，你需要导入必要的库，如NumPy、Pandas、Matplotlib以及sklearn中的load_digits、train_test_split、LogisticRegression等。然后，你可以按照以下步骤进行：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

# 加载数据集
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression(max_iter=1000)
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

# 可视化混淆矩阵
conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print("Confusion Matrix:")
print(conf_mat)

这段代码展示了如何使用逻辑回归对MNIST数据集进行分类，计算了模型的准确率，并生成了混淆矩阵来分析实际值和预测值的差异。